Solar Open2 250B calculateur TPS

Ouvrir les poids Upstage 250.3B paramètres June 2026

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

17 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q3_K_M · 64.9 tok/s

Carte la plus rapide

B200

174 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Solar Open2 250B?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

17 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
174 tok/s 104–278 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	135.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
130 tok/s 78–207 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit
113 tok/s 68–181 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	121.2 GB	IQ4_XS	À l'étroit
113 tok/s 68–181 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	121.2 GB	IQ4_XS	À l'étroit
105 tok/s 63–169 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	106.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit
75.2 tok/s 45–120 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	252.3 GB	Q8_0	À l'étroit
69.7 tok/s 42–112 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	164.9 GB	Q5_K_M	À l'étroit
69.7 tok/s 42–112 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	164.9 GB	Q5_K_M	À l'étroit
64.9 tok/s 39–104 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	106.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit
64.9 tok/s 39–104 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	106.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit
63.9 tok/s 38–102 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	194.0 GB	Q6_K	À l'étroit
60.1 tok/s 36–96 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	252.3 GB	Q8_0	À l'étroit
60.1 tok/s 36–96 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	252.3 GB	Q8_0	À l'étroit
54.1 tok/s 32–87 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit
52.9 tok/s 32–85 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit
6.9 tok/s 4–11 · faible confiance	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	106.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit
6.9 tok/s 4–11 · faible confiance	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	106.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Upstage
Type d'organisation: Industry
Pays: Korea (Republic of)
Publié: 28 June 2026
Auteurs: Upstage Team

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Language modeling, Reasoning, Tool use, Translation, Question answering

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 250.3B
Données d'entraînement: 11,000,000,000,000 tokens

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation: 1.1 × 10²⁴ FLOP

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement: NVIDIA B200,NVIDIA H200
Chips utilisés: 1,656
Temps en temps réel: 1,900 hours (79.2 days)
Consommation d'énergie: 3.2 MW

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Pourquoi c'est suivi: Training cost,Discretionary
Confiance d'enregistrement: Likely

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: Solar Open2 250B Hugging Face Model Card
Dernière mise à jour: 22 July 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Solar Open2 250B

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Solar Open2 250B

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

Radeon Instinct MI250

Mémoire requise

106.6 GB

Le plus rapide

174 tok/s

Solar Open2 250B atteint un nombre de paramètres de 250.3B. Cela dépasse ce que peut contenir une seule carte graphique. L'exécuter signifie soit le répartir entre plusieurs cartes, soit louer du matériel conçu pour cela, et chaque carte capable de le contenir seule est une pièce de datacenter. Le nombre qui peut : 17.

Le matériel minimum qui fonctionne est Radeon Instinct MI250, avec une capacité de mémoire de 128 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 64.9 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 174 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

Solar Open2 250B a été publié par Upstage, dans le pays enregistré comme Korea (Republic of), durant June 2026. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling, Reasoning, Tool use, Translation, Question answering.

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Au milieu de la gamme, toutes les cartes capables de l'exécuter se situent à 64.9 tokens par seconde 15 d'eux

Parce qu'il fait passer chaque token par un sous-ensemble de ses poids, il produit du texte au rythme d'un modèle beaucoup plus petit. Le piège est la mémoire : tout cela doit encore tenir, donc la vitesse est un bonus plutôt qu'une réduction sur le matériel.

Son architecture interne n'est pas dans notre base de données, donc la mémoire est approximée à partir du nombre de paramètres et marquée en conséquence. Attendez-vous à ce que la véritable valeur diffère, surtout pour un long CONTEXT LENGTH.

Comment il a été entraîné

L'entraînement a consommé environ 1.1 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA B200,NVIDIA H200. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

L'entraînement a consommé un corpus d'environ 11,000,000,000,000 jetons de texte

Son critère d'inclusion : training cost,Discretionary.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Solar Open2 250B

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

La table répertorie chaque carte capable de supporter Solar Open2 250B, ayant besoin d'environ 106.6 GB à une compression de Q3_K_M. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. Solar Open2 250B.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour Solar Open2 250B. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 174 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de Solar Open2 250B. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de Solar Open2 250B.

Réponses

Solar Open2 250B — questions courantes

Solar Open2 250B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 1.1 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA B200,NVIDIA H200. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

Solar Open2 250B— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 49.4 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Solar Open2 250B— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

La capacité s'additionne entre les cartes ; le débit ne le fait pas. Le nombre de cartes déjà capables de le garder par elles-mêmes : 17. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Solar Open2 250B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Une carte plus grande contient une copie plus précise. Le nombre de niveaux de compression utilisés sur les cartes qui l'exécutent : 6. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Solar Open2 250B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 104–278 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Solar Open2 250B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Radeon Instinct MI250, avec une capacité de mémoire de 128 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 106.6 GB, et produit environ 64.9 tous les GPU capables de l'exécuter en total 17.

Solar Open2 250B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 174 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 15.

Solar Open2 250B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 106.6 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Solar Open2 250B— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Solar Open2 250B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 250.3B. Total: 250.3B, Active: 14.7B per token. Mixture-of-Experts (320 routed experts + 1 shared expert). Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Solar Open2 250B— qui l'a créé ?

Il a été publié par Upstage, basé sur Korea (Republic of), une organisation catégorisée comme industry.

Solar Open2 250B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans June 2026.

Solar Open2 250B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling, Reasoning, Tool use, Translation, Question answering. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

Solar Open2 250B— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 22 July 2026

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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